记者随后走访了广州多家医院了解到，AI在辅助影像诊断方面已经广泛使用。对于谢传淼提到的这些AI临床应用，广州某三甲医院影像科主任马庭（化名）也深有体会。他表示，如今AI在医学影像诊断领域有着非常广泛的应用。目前，应用得比较多的是三个领域：CT结合AI筛查肺结节，早期发现肺癌；冠状动脉CTA结合AI早期诊断冠心病；平片结合AI准确判断骨龄，评估儿童生长发育。

AI诊断可以极大节省医生的时间

AI在肺结节筛查最主要的作用是早期发现高危结节，避免漏诊。“AI发现病灶的敏感度很高，有利于减少漏诊，尤其是5毫米以下的结节。”他说，AI发现肺部小结节后，对于病变的性质，其准确性比不上专业的放射科医生，还需要专业的放射科医生综合判断。通过CT结合AI对肺小结节进行筛查，有利于发现早期肺癌患者，提示他们进行手术治疗。经过这么多年的应用，AI在肺结节的筛查方面已经非常精准，因为使用的是数据样本量已经达到上千万病例的级别。在心血管疾病筛查方面，CTA检查结合AI，可以准确判断患者血管狭窄程度，准确性高，大大减少医生的工作量，并提高工作效率。对于患者是否需要做冠脉支架或者冠状动脉旁路移植术（心脏搭桥），医生可以快速做出决策。

此外，AI在通过训练学习后，能对于骨折、脊柱退变、关节畸形、骨龄预测等方面进行判断，往往能够提示医生容易忽视的细微病变。

该医生表示，AI应用于医学影像诊断具有很多优势，这些优势已经在临床中得到验证。通过高通量的抽取定量化特征，深度学习将医学分层 影像转化为可挖掘的数据，并分析这些数据用于决策支持，为影像科医师提供更多定量信息和可观指标，辅助诊断，减少漏诊误诊。基于大数据和算法模型的系统工作更加高效，并可通过网络云平台实时会诊，减轻影像科医生负担的同时可以弥补医疗资源不足的难题。深度学习是当下研究热点，不论是临床还是科研领域，都在大力推进。随着人们生活水平不断提升，心血管疾病发病率居高不下，AI可有效辅助影像医生们诊断心血管疾病，实现精准治疗，对减少心血管急性事件的发生，提供更多治疗方案以及改善预后具有重要意义。

文/广州日报·新花城记者：肖欢欢 

图/广州日报·新花城记者：肖欢欢 

视频/广州日报·新花城记者：肖欢欢

广州日报·新花城编辑：蔡凌跃